Крамаренко ТетянаKramarenko Tetiana2023-10-162023-10-162023Крамаренко Т. Використання методу Монте-Карло у навчанні стохастики в контексті підготовки учителів математики до впровадження STEM-освіти [Текст] / Т. Крамаренко // Фізико-математична освіта : науковий журнал / Міністерство освіти і науки України, Сумський державний педагогічний університет імені А. С. Макаренка, Фізико-математичний факультет ; [редкол.: М. П. Вовк, М. Гр. Воскоглу, Т. Г. Дерека та ін.]. – Суми : [СумДПУ імені А. С. Макаренка], 2023. – Вип. 4 (38). – С. 42–48. – DOI: 10.31110/2413-1571-2023-038-4-006https://repository.sspu.edu.ua/handle/123456789/13962Формулювання проблеми. Актуальною проблемою в освіті є запровадження STEM-навчання. Методика підготовки учителів математики (014 Середня освіта. Математика) в контексті реалізації STEM-освіти потребує удосконалення. Наскрізне використання методу Монте-Карло у навчанні стохастики є engineering-інструментом, успішне опанування яким сприятиме інтеграції знань та умінь здобувачів освіти з математики та інформатики, підготовці учителів до впровадження STEM-підходів у навчанні математики. Метою статті є висвітлення доробку автора з питання впровадження STEM-підходів у навчанні стохастики. Матеріали і методи. В роботі використані теоретичні й емпіричні методи дослідження: аналіз для уточнення тезаурусу дослідження; аналіз наукових джерел для визначення важливих напрямків, на яких варто зосередити увагу для формування STEM- компетентностей здобувачів освіти; синтез, спостереження за освітнім процесом; систематизація й узагальнення результатів дослідження; використання статистичного критерію для визначення зсуву у значеннях ознаки (критерій Вілкоксона). Результати. Наскрізне використання методу Монте-Карло у навчанні стохастики позитивно впливає на рівень навчальних досягнень здобувачів освіти та їх готовність до впровадження STEM-підходів у навчанні учнів. Висновки. Застосування методу Монте-Карло як engineering- інструменту зміщує акценти навчання з теоретичної в експериментальну площину. У ході дослідження встановлено, що наскрізне використання методу Монте-Карло у навчанні стохастики позитивно впливає на рівень навчальних досягнень здобувачів освіти. Експериментально підтверджено підвищення рівня готовності майбутніх учителів до подальшого впровадження STEM-підходів у навчанні учнів.Formulation of the problem. The introduction of STEM education is an urgent problem in education. The methodology for training mathematics teachers (014 Secondary Education. Mathematics) in the context of STEM education needs to be improved. The cross-cutting use of the Monte Carlo method in teaching stochastics is an engineering tool, the successful mastery of which will help integrate the knowledge and skills of students in mathematics and computer science, and to train teachers to implement STEM approaches in mathematics teaching. The purpose of the article is to highlight the author's work on the implementation of STEM approaches in teaching stochastics. Materials and methods. The paper uses theoretical and empirical research methods: analysis to clarify the thesaurus of the study; analysis of scientific sources to identify important areas that should be focused on for the formation of STEM competencies of students; synthesis, observation of the educational process; systematization and generalization of research results; use of statistical criteria to determine shifts in the value of the feature (Wilcoxon criteria). Results. The cross-cutting use of the Monte Carlo method in teaching stochastics has a positive effect on the level of academic achievement of students and their readiness to implement STEM approaches in teaching students. Conclusions. The use of the Monte Carlo method as an engineering tool shifts the emphasis of learning from the theoretical to the experimental plane. The study found that the cross-cutting use of the Monte Carlo method in teaching stochastics has a positive effect on the level of academic achievement of students. The increase in the level of readiness of future teachers for further implementation of STEM approaches in teaching students has been experimentally confirmed.ukметод Монте-Карло;генератор випадкових чиселтаблиці Google та Microsoft Excelсистема динамічної математики GeoGebraстохастикатеорія ймовірностей та математична статистикаметодика STEM-навчанняпрофесійна освіта;підготовка майбутніх учителів математикиMonte Carlo methodrandom number generatorGoogle and Microsoft Excel spreadsheetsGeoGebra system of dynamic mathematicsstochasticsprobability theory and mathematical statisticsSTEM teaching methodsvocational educationtraining of future mathArticle10.31110/2413-1571-2023-038-4-006